御社の基幹システムを、スマホで動く最新アプリに変える。中身は一切触らずに。
数万人同時接続のライブ配信アプリを手がけるCETが、 その技術力をレガシーシステムに注ぎ込みます。
API構築からモバイルUI・AI連携まで、ワンストップで。
御社はどのパターン？
レガシーシステムの課題は企業ごとに異なります。あなたの状況に近いものは？
エンジニアが見つからない
COBOL/AS400/VB6の技術者を3ヶ月以上採用できていない。そもそも市場にいない。
→ 物流業の解決事例を見る見積もりが数億円で止まっている
SIerにフルスクラッチの見積もりを取ったが、数億円×3年と言われ、稟議が通らない。
→ 商社の解決事例を見る仕様書がなく、誰も触れない
開発した人は退職。仕様書もない。「触ると壊れる」が社内の共通認識。
→ 製造業の解決事例を見るM&A・事業承継でシステムが障壁に
買い手候補はいるが、ブラックボックスのシステムがデューデリジェンスで問題視されている。
→ AI連携事例を見る
止めずに、繋ぐ。
スマホで動かす。AIで拡張する。
御社の基幹システム
AS/400 / COBOL / VB6 / オフコン
↓ システム停止なし
CET API Layer
Go + gRPC で高速APIラッパーを構築
クラウド基盤
Kubernetes + AWS/GCP で安定運用
モバイルアプリ
Flutter製 iOS/Android
AIエージェント
自然言語でデータ検索
他システム連携
ERP/CRM/IoT リアルタイム同期
API構築（Go/gRPC）
既存システムに触れず、外側から高速APIを構築
モバイルUI（Flutter）
APIの先にiOS/Androidアプリを即時開発。スマホから業務完結
AI連携対応
構築したAPIをAIエージェントに接続。自然言語で基幹データにアクセス
なぜCET Legacy Bridgeなのか
4つの選択肢を徹底比較
コスト
全面刷新
数億円
RPA/自動化
数百万円
他社API
数千万円
CET
数千万円（1/10）
期間
全面刷新
3年〜
RPA/自動化
1ヶ月
他社API
3-6ヶ月
CET
12週間
モバイル対応
全面刷新
○（別途）
RPA/自動化
×
他社API
× or 別社
CET
○ Flutter自社
AI連携
全面刷新
○（別途）
RPA/自動化
△
他社API
×
CET
○ AIエージェント
リアルタイム
全面刷新
○
RPA/自動化
×
他社API
△
CET
○ gRPC
リスク
全面刷新
業務停止
RPA/自動化
低
他社API
低
CET
ゼロ
ベンダー数
全面刷新
3-5社
RPA/自動化
1社
他社API
2-3社
CET
1社完結
他社はAPIを作って終わり。CETは1社で完結。
システム老朽化・DXに関する、よくあるご相談
ブラックボックス化したシステムの「資産価値」を取り戻すためのQ&A
経営リスク・事業継続性について
移行作業中に、現在の業務が止まることはありませんか？
担当者が退職しており、設計書も仕様書も残っていません。
20年以上前の古い言語（VB6 / COBOL / ASP.NET）でも対応できますか？
コスト・納期・ROIについて
全面刷新（スクラッチ開発）の見積もりが高すぎて断念しました。
成果が出るまでどれくらいの期間がかかりますか？
技術・将来性について（CTO・情シス向け）
クラウド化（SaaS化）だけでなく、AI活用も視野に入れています。
セキュリティや障害対応は大丈夫ですか？
変革の実績
レガシーシステムが、最先端テクノロジーへ
28年稼働のAS/400在庫管理 → ドライバー350名のスマホにリアルタイム展開
- ・配送ドライバーが在庫を確認するには、営業所に電話するしかなかった（1回平均4分のロス、1日40件以上）
- ・在庫データの更新は夜間バッチ処理のみ。午後には在庫数が実態と乖離し、「あるはずの商品がない」が日常化
- ・温度帯別（常温/チルド/冷凍）の在庫がシステム上で分離されておらず、庫内作業員が目視で仕分け
- ・配送完了報告は手書き伝票 → 事務所で手入力。ドライバーは毎日事務所に戻る必要があり、直帰不可
- ・ドライバーのスマホから在庫検索・引当が0.3秒で完了。電話問い合わせが月間1,200件 → ゼロに
- ・API経由のリアルタイム同期により、本部の在庫変動が即座にドライバー端末に反映
- ・温度帯別フィルタをアプリUIに実装。庫内の目視仕分け作業を廃止
- ・デジタル配送完了報告により事務所戻りが不要に。ドライバーの拘束時間を1日あたり平均48分短縮
CETのアプローチ
- 1.AS/400の在庫管理プログラム（RPG III、約12万行）をAI支援で解析し、ビジネスロジックを可視化
- 2.Go + gRPCで在庫照会・引当・更新のAPIを構築（AS/400は停止せず並行稼働）
- 3.Flutterでドライバー向けiOS/Androidアプリを同時開発（温度帯別UI・バーコードスキャン対応）
- 4.Kubernetes上にデプロイし、12拠点×350名の同時アクセスに対応
成果
+40%
配送効率
0件
電話問い合わせ（月1,200件→）
-48分/日
ドライバー拘束時間
0時間
伝票入力工数（月320時間→）
「正直、28年動いているAS/400に手を出すのは怖かった。SIer2社に相談したが、どちらも"全部作り直し"で2億円超。CETさんの"触らずに包む"という提案は最初は半信半疑でしたが、本当にシステムを止めずにスマホ対応できた。ドライバーからは"もう電話しなくていいんですか？"と驚かれました」
— 物流管理部 部長 S.T 様
月5,000枚のFAX注文書を手入力 → AI-OCR×API連携で転記作業ゼロ
- ・取引先420社からの注文はFAX中心。月間約5,000枚を受注担当8名が目視で読み取り、ERPに手入力
- ・手書きFAXの誤読による入力ミスが月平均35件発生。クレーム対応と再出荷で月40万円以上のロス
- ・受注からERP登録→在庫引当→出荷指示まで平均3.5時間のタイムラグ。急ぎの注文に対応できない
- ・月末締めの3日間は経理部が毎晩22時まで残業。受注データの突合と修正に追われる
- ・AI-OCRがFAXを受信と同時にデータ化。手入力作業がゼロに
- ・OCR読み取り精度98.7%。人間の誤読（97.2%）を上回り、入力ミス起因のクレームが月35件 → 2件
- ・受注からERP連携まで平均47秒に短縮。当日出荷対応率が62% → 94%に
- ・月末の経理残業が3日×4時間 → 1日×1時間に。年間の残業コスト約280万円を削減
CETのアプローチ
- 1.FAX受信サーバーにAI-OCRエンジンを接続し、受注データを自動構造化（品番・数量・納期・届け先を抽出）
- 2.VB6製ERPのデータベース（SQL Server 2008）に対してGo + gRPCでAPI層を構築
- 3.OCR結果 → API → ERP自動登録のパイプラインを構築。信頼度スコアが低い場合のみ人間がチェックするハイブリッドフロー
- 4.Flutter製の受注管理ダッシュボード（リアルタイムで受注状況・例外アラートを一覧表示）
成果
0時間
転記作業（月650時間→）
2件
入力ミスクレーム（月35件→）
47秒
受注→出荷指示（3.5時間→）
-280万円
月末経理残業（年間）
「"FAXをなくす"のではなく"FAXのまま自動化する"というのが決め手でした。取引先にEDI導入をお願いするのは現実的ではなかった。導入後、経理のメンバーが"月末なのに早く帰れる"と笑っていたのが印象的です」
— 経営企画室 室長 M.K 様
22年稼働の生産管理AS/400 × IoTセンサー → AIが故障を3日前に予測
- ・生産設備（プレス機・旋盤計38台）の点検は熟練工の五感頼り。「音がおかしい」「振動が大きい」という暗黙知で判断
- ・突発故障による月平均14時間のライン停止。停止1時間あたりの損失は約180万円（年間3億円超）
- ・部品交換は「壊れてから発注」。緊急調達のため、通常価格の1.5〜2倍で購入するケースが年間40件
- ・生産管理（AS/400）と設備稼働データ（PLC）が完全に分離。設備状態を生産計画に反映できない
- ・IoTセンサー（振動・温度・電流）を38台に設置。データをgRPCストリーミングでリアルタイム収集
- ・AIが故障予兆を平均3.2日前に検知。計画的メンテナンスのみとなり、突発ライン停止がゼロに
- ・予兆検知と連動した部品自動発注により、緊急調達ゼロ・部品在庫コスト32%削減
- ・AS/400の生産計画データとIoTの設備稼働データをAPI経由で統合。稼働率に基づく動的スケジューリングを実現
CETのアプローチ
- 1.AS/400の生産管理システム（RPG IV、約8万行）を解析し、生産計画・実績・部品マスタのAPIを構築
- 2.38台の設備にIoTセンサーを追加設置し、gRPCストリーミングでデータ収集基盤を構築
- 3.設備稼働データ×過去の故障履歴で学習したAI故障予兆検知モデルを統合
- 4.Flutter製のリアルタイム監視ダッシュボード（設備状態・アラート・生産計画を一画面で表示）
成果
0時間
突発ライン停止（月14時間→）
-60%
設備保全コスト（年間1.8億円削減）
0件
緊急部品調達（年40件→）
93%
設備稼働率（78%→）
「ベテランの保全担当が"俺の耳より正確だ"と認めたのが転機でした。AS/400の生産データとIoTを繋げるなんて不可能だと思っていたのに、CETさんはAS/400に一切触れずにAPIだけで実現した。工場長が"これ、三重工場にも入れてくれ"と即決しました」
— 生産技術部 課長 Y.N 様
31年分の受発注データ × AIエージェント → "聞くだけ"で経営判断
- ・31年分・約1,800万件の受発注データが基幹システムに蓄積されているが、抽出にはCOBOLの知識が必要。社内で扱えるのは定年間近の1名のみ
- ・月次レポート作成は「COBOLで抽出 → CSVに変換 → Excelで集計 → PowerPointに転記」で丸2日がかり
- ・「去年の今頃、A商品はどれくらい出てた？」という営業の質問に、データで答えるまで3日かかる
- ・経営会議のたびに「もっとデータを活用したい」と議題に上がるが、具体策なく5年間先送り
- ・基幹データをAPI化し、AIエージェント（LLMベースのチャットUI）に接続
- ・「先月の福岡拠点の売上トップ10は？」と日本語で聞くだけで、AIが基幹データを検索し即時回答
- ・月次レポートをAIが自動生成。作成時間が2日 → 5分に
- ・営業担当が自分のスマホから過去データを参照可能に。商談前の準備時間を大幅短縮
CETのアプローチ
- 1.COBOL基幹システムのデータベース構造を解析し、売上・仕入・在庫・顧客マスタのRead系APIを構築
- 2.LLMベースのAIエージェントにAPI接続（自然言語 → SQL変換 → 結果を自然言語で返答）
- 3.定型レポート（月次売上・在庫回転率・得意先ランキング等）の自動生成テンプレートを構築
- 4.Flutter製チャットUI（Web版 + モバイル版）を全社員に展開
成果
10秒
データ検索・取得（3日→）
5分
月次レポート作成（2日→）
95名
データ活用できる社員数（1名→）
-85%
経営会議の準備工数
「31年分のデータは"宝の持ち腐れ"だと薄々わかっていた。でもCOBOLを触れる山田さん（仮名）が来年定年で、このままでは宝ごと消えると焦っていた。今は新入社員でもスマホから"今月の粗利率は？"と聞けば答えが返ってくる。山田さんも"やっと俺のデータが日の目を見た"と喜んでいます」
— 代表取締役 H.M 様
INDUSTRY UPDATE
世界が動き始めた。御社は？
2026年2月、レガシーシステムを取り巻く環境が一変しました。この動きは加速しています。
IBM株が13%急落 ── AnthropicがCOBOLモダナイゼーションAIを発表
AI企業Anthropicが、数十年来のCOBOLコードをAIで自動変換するツールを公開。IBMの時価総額から1日で約4.8兆円が消失しました。「COBOLを読めるエンジニアは毎年減少している」——これは米国だけの話ではありません。
出典: Forbes JAPAN / Yahoo!ニュース
SaaS・ソフトウェア株に「AI破壊」の波 ── 47兆円が蒸発
Anthropicの連続的なAIツール発表により、CrowdStrike、Zscaler等のサイバーセキュリティ株も9%下落。「AIが既存ソフトウェアを置き換える」という市場コンセンサスが形成されつつあります。レガシーシステムの“現状維持”は、もはや安全な選択肢ではなくなりました。
出典: Forbes JAPAN
世界の動き：AIで"全置換"
- ●AnthropicがCOBOL → Java自動変換ツールを公開
- ●IBMの株価が25年ぶりの暴落
- ●「レガシー技術者の減少」が世界的に認知
- ●AIによるコード置換の精度は年々向上中
CETの提案：触らずに"橋を架ける"
- ●既存コードを1行も書き換えない
- ●システム停止リスク：ゼロ
- ●12週間で最初の成果を実現
- ●AI全置換の“保険”としてまず導入可能
「AIで全部作り直す」のは、まだ早い。
でも「何もしない」のは、もう遅い。
Legacy Bridgeは、全置換と現状維持の間にある"第三の選択肢"です。
TRACK RECORD
0+
プロジェクト実績
アプリ・システム開発
0+
ライブ配信・SNS
大規模リアルタイムアプリ
0+
年の実績
高負荷システム開発
0社
ワンストップ
API〜モバイル〜AI
モバイルの最前線から来たチームが、
御社のレガシーに挑みます
ゲーム開発・ライブ配信・SNSで数万人同時接続を支えてきたエンジニアが、その技術をレガシーシステムのモダナイゼーションに注ぎ込みます。
Miyoshi.S
CTO / サーバーリーダー
Stack: Go, Node.js, C, Java, Scala
IBM出身だからこそわかる、レガシーシステムの「中身」。Go + gRPCによるAPIラッパー設計の責任者。
Salamaha.S
リードデザイナー
Stack: Figma, XD, Illustrator, Photoshop
Teslaで培ったミニマルUI設計。レガシーから生まれ変わるモバイルアプリのUX/UIを担当。
Dongjun.S
フロントエンドエンジニア
Stack: Flutter, Swift
ゲーム開発で鍛えたリアルタイムUI技術。FlutterによるiOS/Androidアプリの同時開発を担当。
Daniel.L
フロントエンドエンジニア
Stack: Swift, Flutter, Vue.js
大規模オンラインゲームのフロント経験を活かし、業務アプリのパフォーマンスチューニングを担当。
Hyukwon.R
バックエンドエンジニア
Stack: Python, Go, Java, Scala, C++
ゲームサーバーで培った高負荷処理技術。Kubernetes上のAPI基盤構築とスケーリング設計を担当。
JaeYeab.H
WEBエンジニア
Stack: React.js, Redux, TypeScript, HTML5
管理画面・ダッシュボードのフロントエンド開発。リアルタイムデータ表示UIの設計を担当。
チームメンバーの出身企業
MESSAGE FROM CEO
朴 鍾和
株式会社CET 代表取締役
私はこれまで、ライブ配信アプリやSNSなど「今、この瞬間」を届けるテクノロジーに向き合ってきました。数万人が同時にアクセスしても落ちないシステムを作ること。0.5秒の遅延もユーザー体験を損ねると理解すること。それが私たちの技術の原点です。
Legacy Bridgeを始めたきっかけは、あるクライアントとの出会いでした。30年以上動き続けている基幹システムを前に、「これを作った人はもういない。仕様書もない。でも毎日、数百人がこのシステムで仕事をしている」と聞いたとき、私は強い使命感を覚えました。
世の中には「古いものは壊して作り直せ」という声が溢れています。しかし30年間、一日も止まらず会社を支え続けてきたシステムには、それだけの価値があるはずです。
私たちのアプローチは「壊す」のではなく「橋を架ける」こと。ゲーム開発で培ったリアルタイム技術、ライブ配信で磨いた高負荷処理、そしてモバイルアプリの最前線で得たUX設計——これらすべてを、御社の基幹システムの「次の30年」のために使いたい。
システムの寿命を決めるのは、技術の新しさではありません。それを活かし続ける意思と、橋を架ける技術です。
——朴 鍾和
株式会社CET 代表取締役
実現へのロードマップ
最短12週間で完成。段階的に、確実に。
ブラックボックス診断
AI支援によるコード解析＋熟練エンジニアによる業務ロジック解読。仕様書がなくても、システムの全体像を可視化します。
成果物
システム構成図 / API化可能性レポート / 概算見積もり
API構築
Go + gRPCで高速APIラッパーを構築。既存システムは一切停止させません。並行稼働で段階的に接続。
成果物
RESTful API / APIドキュメント / テストレポート
モバイルUI開発
FlutterでiOS/Androidアプリを同時開発。数万人同時接続のライブ配信アプリを手がけた技術力で、御社の業務をスマホで完結させます。
成果物
iOS/Androidアプリ / Web管理画面 / 運用マニュアル
AI拡張・段階的移行
構築したAPIにAIエージェントを接続。自然言語での検索、予測分析、自動レポートなど、段階的にAI機能を追加していきます。
成果物
AIエージェント / 分析ダッシュボード / 段階的移行計画
PRICING
フルスクラッチの1/10。しかも、止めない。
すべてのプランに共通：システム停止ゼロ ・ API〜モバイルまでワンストップ ・ 既存コードへの変更なし
STARTER
まず、見える化から
300万円〜
（税別 / 一括）
2〜4週間
✅AI支援によるコード解析・仕様復元
✅システム構成図の作成
✅API化可能性レポート
✅概算見積もり・ロードマップ提示
✅経営層向けサマリー資料
✗API構築
✗モバイルアプリ開発
✗AI連携
「まずは自社システムの現状を正確に把握したい」「稟議に必要な情報を揃えたい」
STANDARD
API構築＋モバイル対応
800万円〜2,500万円
（税別 / 規模・機能数により変動）
12〜20週間
＋保守運用: 月額 15万円〜
✅STARTERの全内容
✅Go + gRPCによるAPI構築
✅Flutter製 iOS/Android アプリ
✅Web管理画面
✅Kubernetes基盤構築
✅並行稼働テスト・品質保証
✅運用マニュアル・研修
✗AI連携（オプションで追加可）
「スマホから業務を回したい」「SaaSやクラウドと基幹をつなぎたい」「SIerの見積もりが高すぎて動けなかった」
ENTERPRISE
API＋モバイル＋AI連携
2,500万円〜
（税別 / AI機能範囲により変動）
20〜32週間
＋保守運用: 月額 30万円〜（AI運用含む）
✅STANDARDの全内容
✅AIエージェント構築（自然言語データ検索）
✅自動レポート生成機能
✅予測分析ダッシュボード
✅段階的移行計画の策定・実行支援
✅専任PM・優先サポート
「基幹データをAIで活用したい」「M&A後のシステム統合が必要」「全社DXの起点にしたい」
一般的なフルスクラッチ開発
Legacy Bridge STANDARD
※ 料金はシステムの規模（ソースコード行数・接続先数・API本数）により変動します。
※ 正式なお見積もりは、STARTERプラン（ブラックボックス診断）の結果に基づいてご提示します。
※ 分割払い・リース対応可。IT導入補助金の活用もサポートします。
固定価格保証
診断後の見積もりから追加請求なし。スコープ変更時のみ事前合意
全額返金保証
Phase 1（診断）完了時点で満足いただけない場合、全額返金
インフラ所有権
構築したAPI・アプリ・インフラの所有権はすべて御社に帰属
社内検討中の方へ
——稟議を通すための武器をお渡しします
「技術的には良さそう。でも上を説得できない」
そんな担当者様のために、社内提案に必要な資料を無料でご提供します。
コスト比較シミュレーター
フルスクラッチ vs APIラッピングのTCO比較。税務上の違いも解説。
反論封じFAQ
「ベンダーロックインは？」「セキュリティは？」等、役員の質問への模範回答集。
穴埋め式稟議書テンプレート
導入背景・ROI・リスク分析が記入済み。社名と日付を入れるだけ。
メールアドレスのみ。営業電話は一切しません。